供应虹膜识别技术在金融IC卡中的应用方案
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广州市
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前言 由于传统识别方式的缺陷，全球每年的诈骗案常以亿计，而美国一年就有上亿元福利款被假冒领取。如何使人与机器之间交易时更为安全，将是非常重要的一点。目前最可靠的身份识别是生物识别，将生物特征引入到智能IC卡上并进行识别，即可达到身份的验证。生物识别技术主要用于门禁系统、考勤管理系统、政府、军队、公安和机场等安全性很高的场合，据FROST&SULLIVAN’S全球生物识别市场2009年度报告，目前生物特征识别技术主要应用在电子门禁系统和考勤管理系统两大领域，占市场份额的60％，远高于在其他领域的应用。随着我国金融产业的EMV标准大迁移，生物特征识别技术的应用定会有一个发展的高潮。 一、虹膜识别技术简介 虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，总体上呈现一种由内到外的放射状环形组织。该组织包括水晶体、细小的丝状分布、斑点、凹状小点、放射状线条、皱纹或细纹等，虹膜发育成型一般在2岁左右，以后永不变化，是终身不变的个体信息。
基于虹膜的身份鉴定系统主要由虹膜获取、图像预处理、匹配和识别几部分组成。整个虹膜识别过程需要软硬件的结合，既要有虹膜的图像提取装置，又要对摄取数据进行处理，通过核心算法进行身份鉴定。虹膜特征具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性(或非接触性)等优点，而非侵犯性的生物特征识别是身份鉴定研究和应用发展的必然趋势，与其他的非侵犯性生物特征识别(如指纹、掌纹、人脸等)相比，具有更高的准确性，目前其单眼误识别率已达到1/120万，双眼达到1/10亿，是目前生物特征识别中误识别率最低的一种。 二、虹膜生物特征识别系统 虹膜生物特征识别系统目前主要有两种：一种是基于PC机系统，另一种是基于嵌入式系统。在我国，前一种主要用于公安部门进行刑事侦破(如清华大学电子系人脸识别课题组攻关的“十五”国家项目《人脸识别系统》)，而后一种主要用于考勤系统(如市场上出售的指纹仪，掌形仪等)。这两种系统的工作机理非常相似。主要利用虹膜生物特征摄取设备获取生物的图像信息，然后进行特征提取，再与虹膜特征库进行对比，找出与特征库相匹配的生物信息，即验证和辨识过程。该过程比较复杂，主要涉及到比对算法，生物特征识别系统的整个识别流程如图1所示。
从图1可以得到，虹膜生物特征识别系统的正常工作，需要虹膜生物信息的现场采集和已拥有的本地或远程的生物特征库。不同的生物特征识别系统有不同的生物信息采集设备，而虹膜生物特征库在我国还比较少，如前所述的《人脸识别系统》目前也只有500万张人脸识别数据库。虹膜生物特征数据库的建立是一个学习或训练过程，其过程如图2所示，虹膜生物特征提取之后，可以通过网络或总线保存到特征数据库中。 
三、金融卡之虹膜生物特征加密 如前所述，我国目前使用的基本上是芯片智能IC卡，这类卡在使用时是通过“用户ID＋用户密码”来进行身份识别和数据的访问，基于该方式加密的金融卡有两大隐患，一是微机只认密码不认人；二是密码位数短，容易破解，若位数长，用户很难记，常遗忘密码，对用户造成使用时不便。全球的金融IC卡使用区域是受限制的，这主要是因为各国的IC卡标准不统一，我国目前所进行的EMV大迁移主要是解决这一问题。在EMV大迁移的过程中，符合EMV国际标准的IC卡加密就显得尤为重要。基于虹膜生物特征进行身份识别，其可靠性和安全性是非常高的。 
如果金融卡的使用过程像其他生物特征识别系统一样，需要建立一个虹膜生物特征数据库，那么将全球拥有IC卡的用户特征学习到虹膜生物特征数据库，数据库将是非常庞大的，这将影响到虹膜识别过程的速度。因此，该方法是不可行的。为此，我们提出将拥有IC卡的用户的虹膜生物特征信息集成到IC卡上，用户在使用IC卡进行金融交易时，只需与卡上的虹膜特征进行比对，就可达到辨识的过程，而无需在金融网络中建立庞大的虹膜特征数据库。这样，用户不需要任何密码，更不会担心丢失或遗忘。 
将指纹识别技术应用于金融卡也是一种加密上的改进，但比起虹膜识别技术的误辨识率要高，拒真率也高，因此，我们建议采用虹膜技术实现金融卡身份识别。金融中心需要有虹膜学习终端，金融交易机器(自动取款机，ATM)需要安装虹膜识别镜和虹膜辨识系统。虹膜学习终端是用户在办理IC卡时，将用户的虹膜特征信息写到IC卡上，而ATM上的虹膜辨识系统则在用户进行金融交易时摄取用户虹膜信息，提取用户虹膜特征，并与IC卡上的虹膜特征进行比对，达到辨识或验证。这两个过程如图3和图4所示。 本文建议的采用虹膜识别技术进行银行IC卡的身份识别，不需要建立庞大的虹膜特征数据库，就可以让符合EMV国际化标准的智能IC卡在全球任何地方通过ATM机进行金融交易，使用简单、操作方便、简洁快速。
(广州市虹膜识别技术在金融IC卡中的应用厂家)
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基于虹膜的身份鉴定系统主要由虹膜获取、图像预处理、匹配和识别几部分组成。整个虹膜识别过程需要软硬件的结合，既要有虹膜的图像提取装置，又要对摄取数据进行处理，通过核心算法进行身份鉴定。虹膜特征具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性(或非接触性)等优点，而非侵犯性的生物特征识别是身份鉴定研究和应用发展的必然趋势，与其他的非侵犯性生物特征识别(如指纹、掌纹、人脸等)相比，具有更高的准确性，目前其单眼误识别率已达到1/120万，双眼达到1/10亿，是目前生物特征识别中误识别率最低的一种。 二、虹膜生物特征识别系统 虹膜生物特征识别系统目前主要有两种：一种是基于PC机系统，另一种是基于嵌入式系统。在我国，前一种主要用于公安部门进行刑事侦破(如清华大学电子系人脸识别课题组攻关的“十五”国家项目《人脸识别系统》)，而后一种主要用于考勤系统(如市场上出售的指纹仪，掌形仪等)。这两种系统的工作机理非常相似。主要利用虹膜生物特征摄取设备获取生物的图像信息，然后进行特征提取，再与虹膜特征库进行对比，找出与特征库相匹配的生物信息，即验证和辨识过程。该过程比较复杂，主要涉及到比对算法，生物特征识别系统的整个识别流程如图1所示。
从图1可以得到，虹膜生物特征识别系统的正常工作，需要虹膜生物信息的现场采集和已拥有的本地或远程的生物特征库。不同的生物特征识别系统有不同的生物信息采集设备，而虹膜生物特征库在我国还比较少，如前所述的《人脸识别系统》目前也只有500万张人脸识别数据库。虹膜生物特征数据库的建立是一个学习或训练过程，其过程如图2所示，虹膜生物特征提取之后，可以通过网络或总线保存到特征数据库中。 三、金融卡之虹膜生物特征加密 如前所述，我国目前使用的基本上是芯片智能IC卡，这类卡在使用时是通过“用户ID＋用户密码”来进行身份识别和数据的访问，基于该方式加密的金融卡有两大隐患，一是微机只认密码不认人；二是密码位数短，容易破解，若位数长，用户很难记，常遗忘密码，对用户造成使用时不便。全球的金融IC卡使用区域是受限制的，这主要是因为各国的IC卡标准不统一，我国目前所进行的EMV大迁移主要是解决这一问题。在EMV大迁移的过程中，符合EMV国际标准的IC卡加密就显得尤为重要。基于虹膜生物特征进行身份识别，其可靠性和安全性是非常高的。 如果金融卡的使用过程像其他生物特征识别系统一样，需要建立一个虹膜生物特征数据库，那么将全球拥有IC卡的用户特征学习到虹膜生物特征数据库，数据库将是非常庞大的，这将影响到虹膜识别过程的速度。因此，该方法是不可行的。为此，我们提出将拥有IC卡的用户的虹膜生物特征信息集成到IC卡上，用户在使用IC卡进行金融交易时，只需与卡上的虹膜特征进行比对，就可达到辨识的过程，而无需在金融网络中建立庞大的虹膜特征数据库。这样，用户不需要任何密码，更不会担心丢失或遗忘。 将指纹识别技术应用于金融卡也是一种加密上的改进，但比起虹膜识别技术的误辨识率要高，拒真率也高，因此，我们建议采用虹膜技术实现金融卡身份识别。金融中心需要有虹膜学习终端，金融交易机器(自动取款机，ATM)需要安装虹膜识别镜和虹膜辨识系统。虹膜学习终端是用户在办理IC卡时，将用户的虹膜特征信息写到IC卡上，而ATM上的虹膜辨识系统则在用户进行金融交易时摄取用户虹膜信息，提取用户虹膜特征，并与IC卡上的虹膜特征进行比对，达到辨识或验证。这两个过程如图3和图4所示。 本文建议的采用虹膜识别技术进行银行IC卡的身份识别，不需要建立庞大的虹膜特征数据库，就可以让符合EMV国际化标准的智能IC卡在全球任何地方通过ATM机进行金融交易，使用简单、操作方便、简洁快速。
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